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浙江杭州余杭发布“强信心 拼经济”36条措施******

　　1月4日，杭州市余杭区发布36条“强信心拼经济”全力实现开门红实施意见，该36条主要包括支持企业稳岗引才、全力提振消费市场、鼓励企业增产扩能、聚力稳外贸拓市场、稳定资源要素保障等五大方面。

　　在支持企业引才方面，余杭区设立1亿元海外引才专项奖励资金，对相关申报单位按照最高10000元/人次的标准给予奖励；对余杭企业招用初次来杭州市就业的海外硕士及以上高层次人才，在市级补贴基础上，再按照最高10000元/人的标准给予企业用工补贴。

　　为提振消费市场，余杭区发布新能源汽车购车补贴。对消费者在余杭区登记注册、纳入余杭区社零统计的新能源汽车经销企业购买的新能源汽车给予补贴，其中，购车价格（不包括相关税费）在30万元（含）以上的补贴10000元；在20万元（含）—30万元的补贴6000元；在20万元以下的补贴2000元。

　　依照发布的36条措施，2023年度一季度在余杭区新注册外贸企业，一季度出口在100万美元及以上，每实现出口100万美元，将获得2万元奖励，最高获得奖励200万元；存量企业一季度新增出口达到500万美元、2000万美元、5000万美元及以上，且出口增速高于全区的，将分别获得奖励20万元、60万元、100万元。

　　余杭区鼓励倡导在余省外员工春节期间留余稳岗，对符合条件的省外员工送消费券、送温暖、送健康、送文化、送旅游、送出行、送岗位、送培训、送亲情、送保障，其中对非浙江户籍并在余缴纳社保的员工，按600元/人发放电子消费券。对2023年春节期间坚持生产的余杭区规上企业（不含国有及国有控股企业），符合条件的，按坚守岗位的外市籍参保员工每人500元的标准发放一次性留工补助。

　　同时，2023年春节期间，余杭区企业（不含国有及国有控股企业）租用（含合租）大巴车跨省“点对点”组织非本市户籍员工返岗，且符合补贴条件的，按包车费用的50%给予补贴，每家企业最高补贴20万元。发放民宿（农家乐）、农产品消费券，开展主题促消费活动，加大对限上社零企业的支持，加大批零住餐支持力度，开展景区“免费游”活动，加强旅游景区、宾馆饭店等宣传，开展“文艺星火赋美”等夜间演艺项目等，余杭区通过一系列举措推动提振消费市场。

　　在鼓励企业增产扩能方面，余杭区对2023年一季度营收达到100亿元且同比增长6%的信息软件业企业，给予1000万元奖励；对2023年一季度在库的计划总投资1亿元以上的制造业投资项目（国有公司拿地项目除外），一季度实际完成投资1亿元（含）以上的奖励100万元；支持鲲鹏企业、上市企业建立产业链供应链购销体系，加大向区内工业企业采购或委托加工产品的力度；支持企业实施技改，对设备总投资在500万元以上的在库制造业技术改造（含新建）投资项目，于2023年一季度实际发生并实现统计入库的设备投资，在现有补助政策的基础上再增加资助3个百分点。同时，加大对“小升规”企业扶持力度、开展科技成果对接、加快国高企、研发投入补助政策兑现、加强金融服务保障。

　　此外，余杭区还通过落实“双百双千拓市场”行动、扩大外贸主体队伍、加快出口增量提升等举措稳定外贸市场；开展“杭州余杭·全球招商季”活动、推行“拿地即开工”、加速兑现产业扶持资金等举措稳定资源要素保障。据悉，本政策措施自2023年1月1日起施行，有效期至2023年3月31日。中央和省、市现有政策及后续新出台的支持政策，一并遵照执行，同一事项按照“就高不重复”原则实施。（通讯员徐颖 谭琴 光明日报全媒体见习记者 刘习 记者 陆健）

提速近10倍！基于深度学习的全基因组选择新方法来了******

　　近日，中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用，将助力深度学习在全基因组选择中的应用，为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物（Molecular Plant）》上。

　　全基因组选择作为新一代育种技术，通过构建预测模型，根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择，从而缩短育种世代间隔，加快育种进程，节约成本，推动现代育种向精准化和高效化方向发展。

　　统计模型作为全基因组选择的核心，极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型，难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。

　　相较于传统模型，非线性模型（如深度网络神经）具备分析复杂非加性效应的能力，人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机，深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。

　　该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料，通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。

　　与其他五种主流预测方法相比，该方法有以下优点： 可以利用多组学数据开展全基因组预测；算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构，可以有效降低模型错误率，提高运行速度；预测精度稳健，在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当，在大规模数据集上预测优势更加明显；计算时间与传统方法相近，比已有深度学习方法提速近10倍；超参数调整对用户更加友好。

　　该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。

学术支持

中国农业科学院作物科学研究所

记者

宋雅娟

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）